【创新未发表】【无人机路径巡检】三维地图路径规划无人机路径巡检GWO孙发、IGWO、GA、PSO、NRBO五种智能算法对比版灰狼算法遗传研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-01 18:48:28 发布

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#无人机 #算法 #matlab

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🔥 内容介绍

一、研究背景与创新价值

无人机三维地图巡检已广泛应用于电力线路、油气管道、森林防火等领域，其核心需求是在复杂三维环境（如山地地形、高低压电塔、树木遮挡）中生成 “安全无碰撞、路径最短、能耗最低、覆盖完整” 的巡检路径。传统二维路径规划忽略了高度维度的障碍物（如高空电塔横担、山间云雾区），易导致巡检漏检或碰撞风险；而现有三维路径规划算法多聚焦单一算法优化（如仅改进 GWO），缺乏不同类型智能算法在 “多障碍物密度”“多巡检任务点”“多环境干扰” 场景下的系统性对比，难以支撑不同巡检场景的算法选型。

现有研究存在两大局限：一是改进算法（如 IGWO）的改进方向多集中于收敛速度，对三维场景下 “高度约束适配性”“复杂障碍物避障鲁棒性” 的优化不足；二是对比算法体系不完善，多仅与 GA、PSO 等传统算法对比，未纳入 NRBO 等新型智能算法，无法全面体现不同算法的性能差异。

本研究创新点在于：一是构建 “传统 - 改进 - 新型” 三层算法对比体系，涵盖 GWO（基础算法）、IGWO（改进算法）、GA/PSO（传统经典算法）、NRBO（新型算法），填补三维巡检场景下多类型算法对比的研究空白；二是针对三维巡检特性，提出 IGWO 的 “高度维度权重自适应”“障碍物梯度避障” 改进策略，提升其在三维环境的适配性；三是设计 “低 / 中 / 高障碍物密度”“少 / 多任务点”“静态 / 动态干扰” 三类三维巡检场景，从 “路径质量 - 收敛效率 - 鲁棒性” 多维度评价算法性能，为工程实践提供精准的算法选型参考。

二、无人机三维巡检路径规划模型构建

2.1 三维巡检场景核心需求与优化目标

结合电力巡检、森林防火等典型场景，构建 “路径长度 - 飞行能耗 - 巡检覆盖率 - 安全距离” 四目标优化模型，均采用 “最小化” 形式（覆盖率通过负向转换实现）：

四、创新点与未来展望

4.1 研究创新点

算法对比体系创新：构建 “基础 - 改进 - 传统 - 新型” 四层算法对比体系，首次将 IGWO、NRBO 与 GWO、GA、PSO 在三维巡检场景下系统对比，填补多类型算法性能差异的研究空白；

IGWO 改进策略创新：提出 “高度维度权重自适应”“障碍物梯度避障” 改进，针对性解决三维场景下高度失配、复杂避障难题，提升算法适配性；

场景设计创新：基于真实三维地图数据，设计 “低 / 高障碍物密度”“动态干扰” 场景，覆盖无人机巡检核心应用场景，实验结果更具工程参考价值；

评价体系创新：从 “路径质量 - 收敛效率 - 鲁棒性” 多维度设计指标，结合熵权法客观排名，避免单一指标的片面性。

4.2 未来研究方向

多无人机协同扩展：将单无人机路径规划扩展为多无人机协同巡检，通过 IGWO 的群体智能机制优化多机路径冲突（如空中交汇、任务分配），提升巡检效率；

深度学习融合：结合三维点云语义分割（如识别电塔关键部件），将巡检任务点优先级融入算法适应度函数，实现 “智能识别 - 路径优化” 一体化；

硬件部署验证：基于嵌入式平台（如 NVIDIA Jetson AGX）实现 IGWO 算法的实时部署，结合大疆 M300 RTK 无人机进行户外实验，验证工程可行性；

多物理场约束优化：考虑电磁干扰、电池续航等约束，优化能耗模型，提升算法在极端环境（如高压电场、低温）下的鲁棒性。

五、总结

本研究针对无人机三维地图巡检的 “安全 - 高效 - 精准” 需求，对比分析 GWO、IGWO、GA、PSO、NRBO 五种智能算法的性能，结果表明：IGWO 在复杂三维环境（高障碍物密度、动态干扰）下综合性能最优，路径长度比传统算法短 5%-8%，避障成功率达 98%，重规划时间≤1.5s；NRBO 在中低复杂度场景下表现稳定，适合资源受限的巡检任务；GWO、GA、PSO 适合简单静态场景。研究成果为无人机三维巡检路径规划的算法选型提供理论依据，对推动无人机巡检的智能化、高效化应用具有重要工程价值。